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提出一种新型模糊支持向量机算法,并将其应用于上市公司信用风险研究中。分析对比选取不同核函数的实验结果,实验结果表明,相对于支持向量机方法(SVM)、模糊支持向量机模型和神经网络模型,新型模糊SVM模型更具有效性和优越性,并且具有更好的泛化能力。
基于支持向量机的上市公司信用风险评估
【摘 要】
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提出一种新型模糊支持向量机算法,并将其应用于上市公司信用风险研究中。分析对比选取不同核函数的实验结果,实验结果表明,相对于支持向量机方法(SVM)、模糊支持向量机模型和
【机 构】
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黄石理工学院计算机学院
【出 处】
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黄石理工学院学报
【发表日期】
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2007年04期
【基金项目】
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教育部博士点基金项目(项目号:20030487032)
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